import numpy as np
from sklearn import linear_model
import matplotlib.pyplot as plt
X = np.array([[4,7],[3.5,8],[3.1,6.2],[0.5,1],[1,2],[1.2,1.9],[6,2],[5.7,1.5],[5.4,2.2]])
y = np.array([0,0,0,1,1,1,2,2,2])

classifier = linear_model.LogisticRegression(solver='lbfgs',C=100)
classifier.fit(X,y)
# 画出数据点和边界,首先需要定义图形的数据范围
x_min,x_max = min(X[:,0])-1,max(X[:,0])+1
y_min,y_max = min(X[:,1])-1,max(X[:,1])+1

# 设置网格数据的步长
step_size = 0.01
# 定义网络
x_values,y_values = np.meshgrid(np.arange(x_min,x_max,step_size),np.arange(y_min,y_max,step_size))
# 计算分类结果
mesh_output = classifier.predict(np.c_[x_values.ravel(),y_values.ravel()])
# 数组变形
mesh_output = mesh_output.reshape(x_values.shape)
# 用彩图画出边界
plt.figure()
plt.pcolormesh(x_values,y_values,mesh_output,cmap=plt.cm.gray)

plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y,s=80,edgecolors='black',linewidths=1,cmap=plt.cm.Paired)

plt.xlim(x_values.min(),x_values.max())
plt.ylim(y_values.min(),y_values.max())

plt.show()